使用mplfinance的时候，我们通过设定参数style，可以得到多种多样的图像风格。style参数常用的内置样式有：‘binance’, ‘blueskies’, ‘brasil’, ‘charles’, ‘checkers’, ‘classic’, ‘default’, ‘mike’, ‘nightclouds’, ‘sas’, ‘starsandstripes’, ‘yahoo’。

这些内置样式中，很多都是按照美股的习惯红色表示下跌，韭菜色(绿色)表示上涨。这与我们A股的显示习惯刚好是相反的。

当这些样式满足不了我们的需求，或者说我们有更美的灵感与创造的时候，我们也可以自己定义样式。

我们使用 mpf.make_mpf_style()函数来设定新的风格样式，然后将其传给mpf.plot()的参数style即可。

第一步，我们照常扒拉数据:

从tushare调取 牧原股份() 股价数据

import tushare as ts
import pandas as pd
import mplfinance as mpf
token = ‘Your token’ # 输入你的接口密匙，获取方式及相关权限见Tushare官网。
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code=‘’)
然后 将该DataFrame对象处理为适合我们使用的格式
df = df.loc[:, [‘trade_date’, ‘open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’, ‘vol’]]
df.rename(
columns={
‘trade_date’: ‘Date’, ‘open’: ‘Open’,
‘high’: ‘High’, ‘low’: ‘Low’,
‘close’: ‘Close’, ‘vol’: ‘Volume’},
inplace=True) # 重定义列名，方便统一规范操作。
df[‘Date’] = pd.to_datetime(df[‘Date’]) # 转换日期列的格式，便于作图
df.set_index([‘Date’], inplace=True) # 将日期列作为行索引
df = df.sort_index() # 倒序，因为Tushare的数据是最近的交易日数据显示在DataFrame上方，倒序后方能保证作图时X轴从左到右时间序列递增。
第二步，我们先使用一下mpf.make_marketcolors()函数，来设定一下K线的颜色方面的信息。一会儿要把这个设定的结果作为实参传给mpf.make_mpf_style()来设定自定义的风格样式。
mc = mpf.make_marketcolors(
up=“red”, # 上涨K线的颜色
down=“green”, # 下跌K线的颜色
edge=“black”, # 蜡烛图箱体的颜色
volume=“blue”, # 成交量柱子的颜色
wick=“black” # 蜡烛图影线的颜色
)

还有一个叫alpha的参数，设置的是candlestick face，取值在0.1-1之间。这个设置的是K线蜡烛颜色的深浅，比如把当alpha设置为0.6的时候红色蜡烛就变成了接近橘黄色。绿色就变成了翠绿色。这个根据自己的感官来尝试选择就好啦。

mc设置好后，接下来我们要将其传给mpf.make_mpf_style()的marketcolors参数，来设定自定义的风格样式了。

第三步，我们开始设定自定义的风格样式了。

使用mpf.make_mpf_style函数，其参数有：

  • base_mpf_style：继承内置的风格，不想继承的话就不需要设置。这里我们不设置，纯靠自定义。
  • mavcolors 设置均线样式，必须使用列表传参
  • facecolor 设置前景色（坐标系颜色）
  • edgecolor 设置框线样式
  • figcolor 设置图像外周边填充色
  • gridcolor 设置网格线颜色
  • gridaxis 设置网格线方向,both双向 'horizontal’水平, 'vertical’垂直
  • gridstyle 设置网格线线型 例如

‘-’/‘solid’, ‘–’/‘dashed’, ‘-.’/‘dashdot’, ‘:’/‘dotted’, None/’ ‘/’’

  • y_on_right 设置y轴位置是否在右
  • rc 使用rcParams的dict设置样式，如果内容与上面的自定义设置相同，那么自定义设置覆盖rcParams设置
这个参数常用的写法为：
rc={‘font.family’: ‘SimHei’, ‘axes.unicode_minus’: ‘False’}